Par Smartpoint, ESN spécialisée en ingénierie de la Data

Entre copilotes, auto-réparation, gouvernance augmentée et dashboards générés en langage naturel, le Data Engineering se transforme en profondeur. Smartpoint décrypte les grandes tendances data engineering IA 2025.

2025 restera comme l’année pivot où l’intelligence artificielle est devenue bien plus qu’un simple levier d’automatisation : elle devient un co-pilote du Data Engineering.

Tandis que l’IA générative redéfinit l’interface homme-donnée, le machine learning et les moteurs décisionnels automatisés transforment les pipelines, les outils et les rôles au sein des organisations. Ensemble, ces technologies redessinent le Data Engineering moderne. En effet, dans les grandes entreprises, plusieurs technologies d’intelligence artificielle coexistent, interagissent et s’intègrent dans les architectures SI pour répondre aux enjeux de performance, de scalabilité, de gouvernance et d’expérience utilisateur.

L’automatisation intelligente au cœur des pipelines de données

Les entreprises cherchent à toujours plus optimiser leurs pipelines Data, tout en garantissant qualité, fiabilité et adaptabilité. Cette automatisation prend plusieurs formes :

• Génération de schémas dynamiques (IA générative) : des modèles de langage créent et ajustent automatiquement les structures de données en fonction des besoins métier comme, par exemple, des approches comme le reinforcement learning.

• Détection d’anomalies en temps réel (Machine Learning) : les algorithmes repèrent les incohérences dans les données entrantes, sans règles codées manuellement. Des outils comme Apache Kafka et TensorFlow facilitent cette intégration.

• Pipeline auto-réparateur (Automatisation intelligente) : des workflows peuvent désormais identifier et corriger des erreurs techniques de façon autonome.

Ces innovations transforment l’ingénierie data en une discipline pilotée par des agents intelligents, où la supervision humaine se concentre sur les cas d’exception.

Des données accessibles sans coder : vers la vraie démocratisation

Les interfaces conversationnelles, dopées par l’IA générative, ouvrent enfin la voie à une démocratisation réelle de l’accès aux données :

• Requêtes en langage naturel (IA générative) : les utilisateurs métiers peuvent interroger les bases de données par simple dialogue, sans recourir au SQL ni à des outils BI complexes. Citons des outils comme Azure Copilot, Databricks IQ, Snowflake Cortex ou encore Gemini de Google.
• Rapports générés automatiquement (IA générative + BI augmentée) : des tableaux de bord sont produits à la volée à partir d’instructions en langage naturel, intégrant parfois même des prévisions ou recommandations. Citons des solutions comme celle de Power BI avec Copilot, Qlik ou ThoughtSpot.
• Assistants analytiques intégrés (copilotes décisionnels) : embarqués dans les outils métiers, ils proposent des KPIs, mettent en évidence des signaux faibles, et accompagnent les utilisateurs dans l’interprétation des données.

Ces avancées technologiques permettent de réduire la dépendance aux équipes IT pour les besoins analytiques courants. Les métiers bénéficient ainsi d’un accès direct à une expertise data contextualisée et immédiate, tandis que la DSI se positionne davantage comme facilitateur stratégique de l’innovation que comme simple fournisseur de services techniques.

Enfin, grâce à des mécanismes d’apprentissage actif, les modèles conversationnels s’améliorent progressivement via les retours utilisateurs, offrant une expérience toujours plus fine et pertinente.

DataOps + IA = pipelines agiles et auto-adaptatifs

L’intégration de l’IA dans les pratiques DataOps transforme profondément la façon dont les pipelines de données sont conçus, testés et supervisés. Elle permet de bâtir des architectures :

• Plus fiables, grâce à des tests automatisés intelligents : Great Expectations par exemple permet de valider automatiquement les données à chaque étape du pipeline, avec des règles dynamiques et un monitoring continu.
• Plus agiles, via une orchestration modulaire et versionnée : les pratiques CI/CD issues du DevOps sont désormais la norme dans le DataOps, avec un usage généralisé de Git, du versioning de pipelines, et du déploiement continu. Les dépendances sont gérées automatiquement pour limiter les erreurs humaines et améliorer le cycle de vie des développements.
• Plus prédictifs, grâce à l’IA embarquée dans les outils d’observabilité : certaines solutions identifient les goulets d’étranglement avant qu’ils ne provoquent des interruptions de service, en analysant les métriques d’exécution, les logs et les historiques d’incidents.

Les outils de Data Observability évoluent rapidement pour intégrer ces capacités intelligentes. Par exemple, Dynatrace, via son moteur d’IA Davis, permet une traçabilité complète des flux et une analyse automatisée de la filiation des données, avec détection des causes racines en temps réel.

Sécurité et conformité : vers une gouvernance augmentée

Les nouvelles réglementations européennes (RGPD, EU AI Act, DORA) imposent aux DSI de repenser la gouvernance de la donnée dans une approche plus proactive, automatisée et éthique. L’IA intervient à plusieurs niveaux :

• Surveillance intelligente de la conformité : des outils comme Informatica permettent de détecter en temps réel des écarts au RGPD, grâce à l’analyse sémantique des métadonnées et à l’identification automatique de données sensibles.
• Calcul confidentiel (Privacy-Enhancing Computation) : des approches comme le chiffrement homomorphe, le MPC ou la privacy différentielle permettent de traiter les données sans jamais les exposer, renforçant la sécurité tout en respectant la législation.
• Détection automatisée des biais : des plateformes comme DataRobot ou Hugging Face Evaluate intègrent des outils de monitoring des biais dans les datasets ou les modèles, pour garantir équité et transparence.

Cette nouvelle génération de solutions donne naissance à des Data Responsibility Platforms (DRP), offrant gouvernance, auditabilité et responsabilité algorithmique. Des acteurs comme OneTrust proposent déjà des fonctionnalités dédiées à l’AI Act, notamment pour l’automatisation des DPIA et la documentation des usages à haut risque.

Low-code + IA générative : l’ingénierie data entre toutes les mains ?

L’association des plateformes low-code/no-code et de l’IA générative repense la manière de concevoir des solutions data. Désormais, les utilisateurs peuvent prototyper voire déployer des applications data sans compétence avancée en développement. Une des avancées majeures réside dans la génération assistée de pipelines de données, où des interfaces graphiques alimentées par des modèles de langage (LLM) permettent de traduire une intention métier en architecture technique. Bien que ces assistants génèrent des blocs logiques cohérents, la prise en compte fine des contraintes d’exécution (performance, gestion des erreurs, scalabilité) nécessite encore une validation humaine assurée par les Data Engineers.

Par ailleurs, les plateformes intègrent de plus en plus des capacités d’automatisation intelligente des connexions aux systèmes métiers. Grâce au machine learning, elles analysent les schémas de données pour générer automatiquement des connecteurs ou mapper les champs entre systèmes hétérogènes, limitant donc la configuration manuelle. Ce type d’intégration accélère l’accès à la donnée pour les métiers, tout en fluidifiant les processus IT.

Cette évolution donne naissance à des cas d’usage autonomes au sein des fonctions métiers. Les départements finance, RH ou marketing peuvent désormais en théorie concevoir eux-mêmes leurs tableaux de bord ou leurs flux de transformation de données. Cela réduit leur dépendance vis-à-vis des équipes IT ou Data centralisées, tout en améliorant leur agilité dans l’exploitation de la donnée.

Pour les DSI, cette transformation est un véritable défi en termes de gouvernance. Ils se doivent d’orchestrer ces nouveaux usages, de poser les garde-fous nécessaires en matière de sécurité, de cohérence technique et de qualité des données.

Car si la promesse d’une « ingénierie data accessible aux métiers » semble devenir techniquement possible, il reste de nombreux freins bien réels :

• L’illusion du no-code total : un niveau d’expertise reste indispensable pour vérifier et sécuriser les architectures générées par IA.
• Une maturité technologique encore très variable : la performance des intégrations automatiques dépend largement de la qualité, de la structure et de la disponibilité des données sources.
• Un écosystème fragmenté : la diversité des outils low-code/no-code freine l’intéropérabilité. L’absence de standards demande des efforts d’architecture et d’intégration.

Une IA économe, vers un Data Engineering durable ?

Si l’IA et l’automatisation transforment en profondeur les pratiques du Data Engineering, impossible d’ignorer désormais les enjeux de sobriété numérique. La montée en puissance des modèles génératifs et des orchestrateurs intelligents appelle une réflexion sur leur coût environnemental. En réponse, les équipes Data adoptent des approches plus durables : sélection d’algorithmes plus sobres, planification des traitements en heures creuses, ou encore déploiement dans des infrastructures green.

Les plateformes d’automatisation intelligente intègrent progressivement des mécanismes de régulation énergétique ou de priorisation des flux, s’inscrivant dans une logique de DataOps éco-conçu. Une dimension importante pour les DSI qui sont pour la plupart de plus en plus sensibles à un meilleur alignement entre innovation technologique et performance durable.

Tableau récapitulatif : technologies d’IA et leurs usages en data engineering

Le Data Engineering a toujours été un métier en changement perpétuel mais le rythme s’accélère. Grâce à l’IA, à l’automatisation intelligente et à des outils de plus en plus accessibles, les organisations repensent leur rapport à la data. Pour les DSI, il ne s’agit plus seulement de gérer l’infrastructure, mais d’orchestrer un écosystème d’innovation responsable, distribué et piloté par la valeur métier.

Chez Smartpoint, nous accompagnons les DSI et Responsables Data dans la transformation de leurs architectures et de leurs pratiques vers un Data Engineering plus agile, automatisé et durable. Grâce à notre expertise en XOps (DataOps, MLOps, AIOps), en IA générative et en gouvernance augmentée, nous aidons les grandes entreprises à tirer parti des dernières innovations tout en maîtrisant les enjeux de sécurité, de conformité et de performance. Notre approche pragmatique et co-construite permet de structurer des solutions à fort impact métier, tout en assurant leur pérennité technologique dans un écosystème en constante évolution.

Source :

• Arnab Sen « 2025’s Game-Changers: The Future of Data Engineering Unveiled »

• 2025 Predictions: Generative AI and Beyond : Wayne Eckerson https://em360tech.com/tech-articles/2025-predictions-generative-ai-and-beyond
• How to Use GenAI in Data Engineering : Airbyte https://airbyte.com/data-engineering-resources/how-to-use-genai-in-data-engineering
• Comment l’IA générative pourrait faire évoluer le « low code » vers le « no code » – mais avec un petit plus : https://www.zdnet.fr/actualites/comment-l-ia-generative-pourrait-faire-evoluer-le-low-code-vers-le-no-code-mais-avec-un-petit-plus-39961926.htm
• Pas d’IA en entreprises, sans Ai-Ready Data : https://www.smartpoint.fr/ai-ready-data-preparer-entreprise-ia/